ABBYY FineReader Engine
Mit dem Software Development Kit ABBYY FineReader Engine können Softwareentwickler Applikationen erstellen, die Textinformationen aus Papierdokumenten, Bildern oder Displays extrahieren können. Dieses KI-basierte OCR SDK ergänzt Ihre Anwendung um ausgezeichnete Texterkennungs-, PDF-Konvertierung- und Datenerfassungsfunktionen, wodurch Ihr Programm Scans in durchsuchbare PDF-, Word- oder Excel-Dokumente umwandeln und auf Daten in Fotos oder Screenshots zugreifen kann.
Softwarehersteller, Systemintegratoren und Unternehmen, die eigene IT-Systeme entwickeln – sie allen vertrauen auf das ABBYY OCR SDK für die Erstellung hochpräziser Text- und Datenverarbeitungsanwendungen.
Erkennungsgenauigkeit
in die bestehende Software
von Studenten mit Lernschwächen
Das AI-OCR Development Kit kann Eingaben aus zahlreichen Quellen verarbeiten. Bilder, die als TIFF, JPEG, PDF oder in anderen Formaten gespeichert wurden, lassen sich ebenso wie digital erstellte Office-Dokumente importieren. Fotografierter Text oder eingescannte Papierdokumente werden direkt aus dem Speicher heraus verarbeitet.
Um die Erkennungsgenauigkeit zu erhöhen, verbessert unser AI-OCR Kit die Bildqualität durch einen Vorverarbeitungsschritt. Das SDK wendet dabei eine breite Palette von Bearbeitungsfunktionen wie zum Beispiel Drehen, Binarisierung, Geraderücken und andere Methoden zur Optimierung der Bildqualität an.
Auf der Grundlage von KI-basierten Algorithmen und der Adaptive Document Recognition Technology (ADRT®) von ABBYY analysiert das OCR-Toolkit das Layout jeder einzelnen Seite sowie die Gesamtstruktur des Dokuments. Dieser Vorgang definiert die Bereiche für die Texterkennung und liefert Informationen über Layout- und Formatierungselemente für die finale Rekonstruktion des Dokuments am Ende der OCR-Texterkennung.
Mit höchster Präzision extrahiert ABBYY FineReader Engine maschinen- und handgeschriebenen Text (OCR, ICR) in verschiedenen Sprachen sowie diverse andere Informationen wie Auswahlfelder (OMR) und Barcodes (OBR). Durch Erstellung eigener Wörterbücher oder Erkennungsmuster können Entwickler die Erkennungsgenauigkeit für bestimmte Sprachen sowie ungewöhnliche Zeichen oder Schriftarten erhöhen.
Das OCR SDK bietet viele Optionen für den Export von Erkennungsergebnissen und verschiedene Stufen der Layout-Rekonstruktion. Zahlreiche Speicherformate sind verfügbar: Text, XML, verschiedene Versionen von PDF- und PDF/A-Formaten, bearbeitbare Microsoft-Office-Dokumente und mehr.
Erstellen Sie Desktop- oder Serveranwendungen für Windows, Linux oder Mac präzise und intelligent. Nach der Entwicklung lassen sich die Anwendungen in der Cloud oder auf virtuellen Maschinen bereitstellen. Dabei sind die vielfältigen OCR-Funktionen flexibel einsetzbar und können Anwendungen in Bereichen wie DMS, ERP, RPA, der KI-Versicherungsautomatisierung oder der Automatisierung im Gesundheitswesen sowie für das maschinelle Sehen aufwerten.
(Abhängig vom Zielbetriebssystem kann es leichte Unterschiede in der Verfügbarkeit und den Details einiger Funktionen geben)
Der Hauptunterschied liegt in den technologischen Ansätzen, der Genauigkeit und der Anpassungsfähigkeit. Herkömmliche OCR verwendet Mustererkennung und Vorlagenabgleich, was bei komplexen Layouts oder minderwertiger Dokumentqualität oft zu Fehlern führt. Sie ist nur eingeschränkt in der Lage, unterschiedliche Dokumenttypen und Schriftarten zu verarbeiten. KI-OCR hingegen ist flexibler, lernt kontinuierlich und passt sich verschiedenen Dokumentanforderungen besser an, wodurch sie präzisere Ergebnisse liefert.
OCR mit künstlicher Intelligenz nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens und des Deep Learning, um Text in verschiedenen Arten von Dokumenten genau zu erkennen und aus diesen zu extrahieren. Dabei kommt Folgendes zum Tragen:
Sowohl AI-OCR als auch IDP sind fortschrittliche Technologien zur automatisierten Dokumentenverarbeitung, doch in ihrem Umfang und ihrer Funktionalität unterscheiden sie sich erheblich. OCR, die auf KI basiert, konzentriert sich auf die Umwandlung von Text aus gescannten Dokumenten, PDFs oder Fotos in bearbeitbare, durchsuchbare Daten. Maschinelles Lernen und Deep Learning sorgen hierbei für eine hohe Genauigkeit. Im Gegensatz dazu automatisiert IDP ganze Abläufe der Dokumentenverarbeitung. Auf der Grundlage des von AI-OCR bereitgestellten Textes wendet IDP NLP, reguläre Ausdrücke maschinellen Lernens und Regeln an, um Informationen zu verstehen und markierte, aussagekräftige Daten zu extrahieren, die an nachgelagerte Geschäftsanwendungen weitergeleitet werden können, damit fundierte Entscheidungen getroffen werden.
AI-OCR ist für die moderne Textextraktion unerlässlich. Doch IDP dient als umfassende Lösung für die Umwandlung unstrukturierter Daten in verwertbare Erkenntnisse zur Rationalisierung von Geschäftsprozessen. Mehr Informationen gibt es im Beitrag: OCR vs. IDP: Was ist der Unterschied?
In beiden Fällen handelt es sich um Technologien zur Umwandlung von Dokumenten und Bildern in maschinenlesbare Formate. AI-OCR kombiniert jedoch klassische OCR-Verfahren mit KI-Algorithmen, um Text effizient zu extrahieren. Es ist kostengünstig und einfach zu implementieren. Deep-OCR setzt hingegen auf sogenanntes Deep Learning und tiefe neuronale Netze, die durch umfangreiche Datensätze trainiert werden, wodurch komplexe Muster erkannt und höhere Genauigkeitsraten erzielt werden können. Allerdings erfordert Deep-OCR höhere Rechenressourcen und Fachkenntnisse, weshalb OCR auf KI-Basis für viele Unternehmen eine zugängliche und kostengünstige Alternative darstellt.
Computer Vision ist ein Bereich der KI, der darauf abzielt, Maschinen visuelle Informationen interpretieren zu lassen, etwa durch Bilderkennung, Objekterkennung und Szenenverständnis. Algorithmen analysieren Bilder und Videos, um Muster und Objekte zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. AI-OCR gehört als Anwendung diesem Bereich an, da es Text in Bildern und gescannten Dokumenten erkennt und extrahiert. Zu den wichtigsten Unterschieden gehören:
KI-OCR-Technologien decken ein breites Spektrum von Anwendungen in verschiedenen Branchen ab. Einige der wichtigsten Anwendungsfälle sind folgende:
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